計算機視覺和機器模式識別是當前熱門的研究領域， 目標檢測和識別是其中的關鍵技術。本書以作者自身豐富的項目實踐經驗為基礎， 提供了一些優選的目標檢測和識別方法， 特別是基于統計和基于張量的目標檢測與識別方法。本書力求理論與實踐密切結合， 不僅以簡潔明了的方式提供了這些方法的理論綜述和必要的數學背景， 還提供了以C++編程語言為平臺的可用于指導或直接移植的實現代碼， 讀者可基于文中及網站給出的代碼開發自己工作中所需的方法。本書的實踐領域主要涉及汽車應用， 包括用于路標識別或駕駛監控的視覺系統。
Bogus?aw Cyganek博士：波蘭AGH科技大學電子學系研究員及講師，IEEE, IAPR和 SIAM會員。他的研究興趣包括計算機視覺、模式識別以及可編程設備和嵌入式系統。他在各種期刊和學術會議單獨或與他人合作發表論文90余篇，共出版著作4種。 Bogus?aw Cyganek博士：波蘭AGH科技大學電子學系研究員及講師，IEEE, IAPR和 SIAM會員。他的研究興趣包括計算機視覺、模式識別以及可編程設備和嵌入式系統。他在各種期刊和學術會議單獨或與他人合作發表論文90余篇，共出版著作4種。
目 錄
第1章 引言
1．1 計算機視覺的一個例子
1．2 全書內容概覽
參考文獻
第2章 計算機視覺中的張量方法
2．1 摘要
2．2 張量――一個數學對象
2．2．1 線性空間的主要屬性
2．2．2 張量的概念
2．3 張量――數據對象
2．4 張量的基本屬性
2．4．1 張量指標和分量的符號
2．4．2 張量積
2．5 張量距離測量
2．5．1 張量距離概述
2．5．2 歐幾里得圖像距離和標準化變換
2．6 張量場的濾波
2．6．1 張量數據的順序統計濾波
2．6．2 各向異性擴散濾波
2．6．3 擴散過程的實現
2．7 采用結構張量觀察圖像
2．7．1 二維圖像空間中的結構張量
2．7．2 空時結構張量
2．7．3 多通道和尺度空間結構張量
2．7．4 擴展結構張量
2．8 采用慣性張量和矩的目標表示
2．9 張量的特征分解和表示
2．10張量不變量
2．11多視點幾何： 多焦點張量
2．12多線性張量方法
2．12．1 多線性代數的基本概念
2．12．2 高階奇異值分解(HOSVD)
2．12．3 HOSVD的計算
2．12．4 HOSVD誘導基
2．12．5 張量最佳秩1近似
2．12．6 張量的秩1分解
2．12．7 最佳秩（R1， R2， …， RP）近似
2．12．8 最佳秩(R1， R2，…， RP)近似的計算
2．12．9 子空間數據表示
2．12．10非負矩陣因子分解
2．12．11非負矩陣因子分解的計算
2．12．12采用NMF的圖像表示
2．12．13非負矩陣因子分解的實現
2．12．14非負張量因子分解
2．12．15目標識別的多線性方法
2．13結束語
2．13．1 本章小結
2．13．2 延伸閱讀
習題
參考文獻
第3章 分類方法和算法
3．1 摘要
3．2 分類框架
3．3 用于目標識別的子空間方法
3．3．1 主成分分析
3．3．2 子空間模式分類
3．4 目標識別的統計公式
3．4．1 參數化和非參數化方法
3．4．2 概率框架
3．4．3 貝葉斯決策規則
3．4．4 最大后驗分類方案
3．4．5 二元分類問題
3．5 參數化方法――混合高斯
3．6 卡爾曼濾波器
3．7 非參數化方法
3．7．1 基于直方圖的技術
3．7．2 比較直方圖
3．7．3 多維直方圖的實現
3．7．4 Parzen方法
3．8 均值移位方法
3．8．1 均值移位簡介
3．8．2 連續自適應均值移位方法
3．8．3 均值移位跟蹤的算法方面
3．8．4 CamShift方法的實現
3．9 神經網絡
3．9．1 概率神經網絡
3．9．2 概率神經網絡的實現
3．9．3 漢明神經網絡
3．9．4 漢明神經網絡的實現
3．9．5 形態神經網絡
3．10視覺模式識別中的核
3．10．1 核函數
3．10．2 核的實現
3．11數據聚類
3．11．1 k均值方法
3．11．2 模糊c均值
3．11．3 核模糊c均值
3．11．4 聚類質量的測量
3．11．5 實現問題
3．12支持向量域描述
3．12．1 支持向量機的實現
3．12．2 一類分類器集成的體系結構
3．13本章附錄――用于模式分類的MATLAB和其他軟件包
3．14結束語
3．14．1 本章小結
3．14．2 延伸閱讀
習題
參考文獻
第4章 目標檢測和跟蹤
4．1 簡介
4．2 直接像素分類
4．2．1 基準數據采集
4．2．2 實例研究――人類皮膚檢測
4．2．3 實例研究――基于像素的路標檢測
4．2．4 采用分類器集成的基于像素的圖像分割
4．3 基本形狀檢測
4．3．1 線段的檢測
4．3．2 凸形狀的UpWrite檢測
4．4 圖形檢測
4．4．1 從特征點進行的規則形狀檢測
4．4．2 顯著點的聚類
4．4．3 自適應窗生長方法
4．4．4 圖形驗證
4．4．5 實例研究――路標檢測系統
4．5 實例研究――路標跟蹤和識別
4．6 實例研究――用于目標跟蹤的框架
4．7 行人檢測
4．8 結束語
4．8．1 本章小結
4．8．2 延伸閱讀
習題
參考文獻
第5章 目標識別
5．1 摘要
5．2 從張量相位直方圖和形態尺度空間進行的識別
5．2．1 在形態尺度中張量相位直方圖的計算
5．2．2 張量相位直方圖的匹配
5．2．3 實例研究――在形態尺度空間中采用張量相位直方圖進行的目標識別
5．3 基于不變量的識別
5．3．1 實例研究――采用仿射不變矩的象形圖識別
5．4 基于模板的識別
5．4．1 用于路標識別的模板匹配
5．4．2 用于模板匹配的專用距離
5．4．3 采用對數極坐標和尺度空間進行的識別
5．5 從可變形模型進行的識別
5．6 分類器集成
5．7 實例研究――用于從變形原型中進行路標識別的分類器集成
5．7．1 路標識別系統的體系結構
5．7．2 用于警告標志識別的模塊
5．7．3 仲裁單元
5．8 基于張量分解的識別
5．8．1 在由模式張量HOSVD分解所張成的子空間中進行的模式識別
5．8．2 實例研究――基于采用可變形模式原型的張量分解的路標識別系統
5．8．3 實例研究――采用張量分解方法進行的手寫數字識別
5．8．4 張量子空間分類器的實現
5．9 用于駕駛員狀態監控的人眼識別
5．10目標分類識別
5．10．1 基于部分的目標識別
5．10．2 采用視覺詞袋的識別
5．11結束語
5．11．1 本章小結
5．11．2 延伸閱讀
習題
參考文獻
附錄A
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